Eğitimde Yapay Zeka Kullanımı

Eğitim Değerlendirmelerinde Yapay Zeka Kullanımı

• Sunum, yapay zekanın tanımı, tarihsel gelişimi, eğitimdeki yeri, sınıf içi değerlendirme süreçlerindeki kullanımı ve avantaj/dezavantajları hakkında bilgi vermektedir.

Yapay Zeka (YZ)

• Yapay zeka, canlı bir organizma olmaksızın insan zekasını taklit eden, insana özgü karar verme ve düşünme gibi davranışları sergileyen programlanmış bilgisayar destekli teknolojilerdir.
• Makinelerin veri analizi yaparak karar almasını ve daha önce karşılaşmadığı durumlarla başa çıkabilmesini sağlar.
• Eğitim, sağlık ve finans gibi birçok alanda devrim yaratma potansiyeline sahiptir.

Yapay Zekanın Tarihsel Gelişimi

• YZ sadece bilgisayar gelişimi ile sınırlı kalmamış; tıp, mühendislik, eğitim ve psikoloji gibi birçok bilim dalıyla doğrudan ilişkilidir.
• Gelişimi ilk olarak 1940'larda "Beyin nöronlarının nasıl çalıştığını matematiksel olarak bir modele dökebilir miyiz?" düşüncesiyle başlamıştır.
• Günümüzde Siri benzeri kişisel asistanlar, sürücüsüz araçlar, anlık dil çevirileri, akıllı eğitim yönetim sistemleri, sanal sınıflar, robotik ve otomasyon gibi uygulamalarla hayatı kolaylaştırmaktadır.

Eğitimde Yapay Zeka

• Eğitimde yapay zekanın ilk örnekleri, Ohio Üniversitesi'nde Sidney Pressey tarafından gerçekleştirilmiştir.
• Pressey (1950), çoktan seçmeli testlerin öğrenmeyi pekiştirdiğini ve öğrencilere anında geri bildirim vererek doğru yanıt konusunda yönlendirebileceğini öne sürmüştür.
• 1958'de Harvard Üniversitesi'nde B.F. Skinner "Öğrenme Makineleri"ni geliştirmiştir.
• 1960–1970'lerde Illinois Üniversitesi tarafından geliştirilen "Plato" uygulaması, bilgisayar destekli öğretim sistemlerinin erken bir örneğidir.
• Yapay zekaya dayalı öğrenci sistemlerinin ilk örneği SCHOLAR'dır.
• WHY, BUGGY, SOPHIE, LISP TUTOR gibi yazılımlar da eğitimde yapay zeka uygulamalarına örnek olarak gösterilebilir.
• YZ uygulamaları, düşünce becerilerinden başlayarak birçok becerinin nasıl öğretileceği ve değerlendirileceğine kadar tüm eğitim sürecinde yer almaya başlamıştır.
• Eğitim alanında anında geri bildirim veren robotik araçlar, uzman sistemler, otonom planlama, lojistik planlama, ses tanıma ve dil çevirileri gibi alt alanlarda YZ kullanımı yaygındır.
• Yapay zekanın eğitimde kullanılabilmesi için muhakeme, yeni bilgi elde etme, bilgiyi seçme ve yorumlama, problem çözme, dil kullanma gibi yeterliliklere sahip olması beklenir.

Ölçme ve Değerlendirme Süreçlerinde Yapay Zekadan Nasıl Yararlanılır?

• Yapay zeka ile çoktan seçmeli ve kısa cevaplı değerlendirme soruları hazırlanabilir.
• Proje veya ödev kriterleri belirtilerek rubrik kriterleri oluşturulabilir.
• Öğrencilere sınav sorularının doğru/yanlış cevapları ve nedenleri hakkında geri bildirim sağlanabilir.
• Öğrencilerin proje çalışmaları değerlendirilebilir.
• Öğrenci ödevleri analiz edilerek yapısal geri bildirimler sunulabilir.
• Öğrencinin birden fazla ödev ve sınav sonuçları analiz edilerek genel başarı raporu hazırlanabilir.

Eğitimde Değerlendirme Yaparken Dikkat Edilmesi Gerekenler (Yapay Zeka Yoluyla)

• Eğitim sürecinde önceden tanımlanmış öğrenme çıktılarına dayalı değerlendirme yapılmalıdır.
• Öğrenme çıktılarına uygun ölçme ve değerlendirme yöntemleri kullanılmalıdır.
• Değerlendirme, öğrencilerin yaş düzeylerine uygun olmalıdır.
• Değerlendirmenin süresi iyi ayarlanmalı, özellikle online sınavlarda çok uzun süre verilmemelidir.
• Değerlendirme aracındaki soruların puan değerleri önceden tanımlanmalıdır.
• Değerlendirme araçları, derste anlatılan konulara yönelik olmalıdır.
• Duyarlı, tutarlı ve kararlı sonuçlar elde etmek için geçerlilik ve güvenirlik noktalarına dikkat edilmelidir.
• YZ uygulamalarında bireylerin erişimlerine ve kullanma becerilerine dikkat edilerek herkese eşit koşullar sağlanmalıdır.
• Gerçek yaşam durumlarına uygun, açık, anlaşılır ve kapsamı tanımlı olmalıdır.

Yapay Zeka ve Değerlendirme Uygulamaları

• Günümüzde aktif olarak kullanılan YZ tabanlı ölçme ve değerlendirme araçları:
  • Akıllı, kişiselleştirilmiş öğretim sistemleri
  • Otomatik puanlama sistemleri
  • Sohbet robotları
  • Oyunlaştırma araçları
  • Süreç değerlendirme araçları
  • Elektronik portfolyolar
• Akıllı, Kişiselleştirilmiş Öğretim Sistemleri:
  • Öğrencilere kişiselleştirilmiş destek ve geri bildirim sağlayabilir.
  • Anında geri bildirim sağlayarak motivasyonu korur ve ilgiyi artırır.
  • Öğrenme hızına uyum sağlar ve etkileşimli öğretim sunar (örneğin, Duolingo, Carnegie learning, IXL).
• Otomatik Puanlama Sistemleri:
  • Çoktan seçmeli, kısa cevaplı ve yazılı metinleri otomatik olarak puanlayabilir.
  • Not verme sürecini otomatikleştirerek zaman kazandırır (örneğin, ETS, Gradescope).
• Sohbet Robotları (Chatbots, Cobots):
  • Öğrencilerle etkileşime girebilir, sorularını cevaplayabilir ve öğrenmelerini takip edebilir (örneğin, http://socratic.org, http://tryellie.com, Watson Tutor, Bloom, Chatgpt, Gemini).
  • Metin ve işitsel yöntemlerle kullanıcı girdilerini analiz eder ve olası yanıtlar sunar.
• Oyunlaştırma Araçları:
  • Öğrenme etkinliklerine motive etmek için oyun temelli unsurlar kullanır.
  • Öğrenci katılımını artırır ve performans hakkında geri bildirim sağlar (örneğin, Minecraft education edition, Classcraft, Kahoot, Quizizz).
• Süreç Değerlendirme Araçları:
  • Öğrencilerin öğrenmelerini gerçek zamanlı olarak izleyebilir ve anında geri bildirimde bulunarak performanslarını belirleyebilir (örneğin, Mentimeter, Nearpod, Socrative).
• Elektronik Portfolyolar:
  • Öğrenci ürünlerinin online platformlarda hazırlanması ve biriktirilmesi sürecidir (örneğin, Wix, Canva, Behance).

Yapay Zeka Algoritmaları Kullanan Sınav Hazırlama Programlarından Bazıları

• ClassPoint Al: PowerPoint sunum slaytlarını tarayarak slayt içerikleriyle uyumlu soruları otomatik olarak seçebilir veya hazırlar.
• Examsoft: Sınav ve test sorularının yanı sıra öğrenciler için hedeflenen uygulama alıştırmalarını otomatik olarak oluşturmaya yardımcı olur.
• Sensteps: Word belgelerini hızla slayta dönüştürmek veya sunum sırasında etkileşimli sınav soruları oluşturmak için kullanılır.
• Wooclap Quiz Wizard: Öğrenci merakını arttırmak için yaratıcı sorular üretebilir ve dokümanları kolayca sınav sorularına dönüştürebilir.
• ChatGPT: Anahtar kelimelerle istenilen soruyu istenilen bilişsel düzeyde hazırlayabilir.
• QuizGecko: Herhangi bir metni hızlıca etkileşimli bir teste dönüştürmek için kullanılan YZ destekli bir test oluşturma aracıdır.
• Proprofs: Öğrencileri en etkili şekilde değerlendirmek için farklı türlerde soru hazırlamaya yardımcı olan YZ aracıdır.
• Opexams: Soru hazırlama işlevinin yanında psikolojik yapılara dayalı ölçek hazırlamaya yardımcı olan yapay zeka aracıdır.

Yapay Zekanın Ölçme ve Değerlendirme Süreçlerinde Sağladığı Avantajlar

• Okul öncesi dönemde empati becerisini kazanma ve bu beceriyi değerlendirme aşamalarını somutlaştırır.
• Her öğrenciye bireyselleştirilmiş değerlendirme materyalleri sağlar ve kendi hızında ilerlemesini izleyerek öğrenmenin yükünü azaltır.
• Öğrencilerin öğrenmenin nasıl gerçekleştiğini ve öğrenme sürecinde izledikleri yolu kolay fark etmelerini sağlayarak üst bilişi artırır.
• Değerlendirme sürecinde kullanılan yaratıcı ve etkileşimli senaryolar motivasyonu artırmada etkilidir.
• Öğrenci katılımını artırır, öğrencilerin ilgilerini keşfetmelerinde etkili geribildirim sağlar.
• Öğrenci-öğrenci, öğrenci-öğretmen, öğrenci-veli etkileşimini artırır.
• Değerlendirme süreçlerinde sürdürülebilirlik ve devamlılık sağlar, yapay zekâ öğretmene asistanlık yapabilir.
• Okulda yapılan kayıt alma, ödev kontrolü, rutin sınav işlerinde yardımcı olur ve ekonomiklik sağlar.
• Personel ve iş gücünden tasarruf sağlanır.
• Örgün eğitime fiziksel olarak devam edemeyen engelli bireylere fırsat eşitliği sağlar.

Yapay Zekanın Ölçme ve Değerlendirme Süreçlerinde Sağladığı Dezavantajları

• Sunulan sınırlı bilgi nedeniyle öğrenmelerde derinlik sağlanamamasıdır.
• Genellikle bilişsel hedefler üzerine yoğunlaştığından akademik bütünlüğü olumsuz etkilemesi.
• Her bireyin teknoloji okuryazarlığı veya altyapısı birbiriyle eşit olmadığından eğitimde fırsat eşitliği ve yenilik ilkelerinin risk altında olmasıdır.
• Kaynaklara atıf verilerek yapılan çalışmalarda etik ilkelere dikkat edilmemesidir.
• Ödev veya çalışmalarda intihal suçuna yol açma potansiyeli vardır.
• Elde edilen verilerin eğitim dışı amaçlarla geçirilmesi ve kötüye kullanılması riski bulunmaktadır.
• Teknoloji ve internet erişiminde eşitsizliklerin olması.
• Karar alma süreçlerinde tüm işin yapay zekaya bırakılması.
• Yapay zekaya dayalı uygulamalarda altyapı eksikliği yaşanabilmesi.
• Çalışmalarını yapay zekâ sistemleriyle tamamlayan öğrencilerin gerçek başarı durumlarının ortaya konulamaması.
• Yapılacak etik ihlallerin ve olumsuz sonuçların yasada karşılığının olmaması.
• Süreç değerlendirme dayalı yazılımların eksikliği.
• Yaygın kullanımı öğrencilerde teknolojiye aşırı bağımlılık yapabilir.